Analisis Bibliometrik Tren Penelitian Natural language processing pada Chatbot dari Tahun 2019-2023

M. Salman Alfharezi, Dani Marcelo Septiano Kuntardi

Abstract


Penelitian ini menyajikan hasil analisis tentang perkembangan penelitian natural language processing pada implementasi artificial intelligence dalam bentuk chatbot. Melalui pemetaan sistematis terhadap publikasi ilmiah terkait selama periode 2019 sampai 2023. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi bidang studi yang dominan, topik yang paling menarik minat, serta pergeseran tren penelitian dari waktu ke waktu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bidang studi yang paling dominan dalam penelitian 2019-2023 adalah computer science, engineering, dan mathematics. Hal ini menunjukkan fokus utama pada pengembangan teknis dan aspek-aspek teknologi artificial intelligence. Selanjutnya, penelitian juga menemukan minat yang signifikan dalam penggunaan natural language processing pada chatbot yang terkait dengan participant, dataset, dan covid. Hal ini mengindikasikan bahwa interaksi antara manusia dan artificial intelligence menggunakan chatbot serta dampak pandemi covid-19, menjadi topik menarik bagi para peneliti. Penelitian ini juga menekankan pentingnya dataset yang berkualitas dan representatif dalam pengembangan model natural language processing yang efektif dan akurat. Selain itu, melalui pemetaan kata kunci yang menentukan fokus penelitian dari tahun ke tahun, terlihat pergeseran tren dan minat yang ada, dengan demikian penelitian ini memberikan gambaran yang komprehensif tentang perkembangan penelitian natural language processing pada implementasi artificial intelligence dalam bentuk chatbot selama periode 2019 sampai 2023. Informasi ini dapat berguna bagi peneliti, praktisi, dan pengembang yang tertarik untuk terus memperbaiki sistem natural language processing dan memanfaatkan artificial intelligence dalam konteks chatbot.

Kata Kunci: Natural Language Processing; Artificial Intelligence; Chatbot.


References


Aggarwal, C. C. & Zhai, C. (2012). Mining Text Data. Springer.

Barakhnin, V. B. et al. (2018). “The Automatic Processing of the Texts in Natural Language, Some Bibliometric Indicators of the Current State of this Research Area”. Journal of Physics: Conference Series, 117(1), p. 012001.

Börner, K., Chen, C. & Boyack, K. W. (2003). “Visualizing Knowledge Domains”. Annual Review of Information Science and Technology, Volume 37, p. 179–255.

Chen, X. et al. (2018). “A Bibliometric Review of Natural language processing Empowered Mobile Computing”. Wireless Communications And Mobile Computing. 2018

Chollet, F. (2017). Deep Learning With Python. Manning Publications.

Hays, D. G. (1967). Introduction to Computational Linguistics, Mathematical Linguistics and Automatic Language Processing. American Elsevier Publishing Co.

Kuppuswamy, P. et al. (2023). “A Study Examining the Effectiveness of Artificial intelligence in Predicting Human Behavior Changes in Their Lifestyle of Post Covid Exposure”. Journal of Survey in Fisheries Sciences, 10(1S), pp. 3449-3463.

Leicht, E. A., Clarkson, G., Shedden, K. & Newman, M. E., (2007). “Large-Scale Structure of Time Evolving Citation Networks”. European Physical Journal B, 59(1), p. 75–83.

Lopez-Martinez, R. E. & Sierra, G. (2020). “Research Trends in the International Literature on Natural Language Processing, 2000-2019 — A Bibliometric Study”. Journal of Scientometric Research, 9(3), pp. 310-318.

Maitri, A. L. & Sutopo, J. (2019). Rancang Bangun Chatbot sebagai Pusat Informasi Lembaga Kursus dan Pelatihan Menggunakan Pendekatan Natural Language Processing. Universitas Teknologi Yogyakarta.

Manning, C. D. & Schutze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press Ltd.

Mäntylä, M. V., Graziotin, D. & Kuutila, M. (2018). “The Evolution of Sentiment Analysis: A Review of Research Topics, Venues and Top Cited Papers”. Computer Science Review, Volume 27, pp. 16-33.

Pakpahan, R. (2021). “Analisis Pengaruh Implementasi Artificial intelligence dalam Kehidupan Manusia”. JISICOM (Journal of Information System, Informatics and Computing), 5(2), pp. 506-513.

Pustejovsky, J. & Stubbs, A. (2012). Natural Language Annotation for Machine Learning. O'Reilly.

Wang, X. Y. et al. (2019). “Tracking Knowledge Evolution, Hotspots and Future Directions of Emerging Technologies in Cancers Research: A Bibliometrics Review”. Journal of Cancer, 10(12), pp. 2643-53.

Wardiana, W., (2002). Perkembangan Teknologi Informasi di Indonesia. Universitas Komputer Indonesia.

Zu, X. & Yu, D. (2019). “Bibliometrics Analysis On Big Data Research (2009–2018)”. Journal of Data, Information and Management, 1(1), pp. 3-15.




DOI: https://doi.org/10.18860/libtech.v4i2.23465

Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Editorial Office

Perpustakaan Dan Sains Informasi Departement

Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Jalan Gajayana 50 Malang Jawa Timur, Indonesia